01 2019 档案
摘要：https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的，主要是细节部分很需要推敲，尤其是deformable的卷积如何实现的一步上，在写这篇博客之前，我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码，当
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摘要：https://www.jianshu.com/p/854d111670b6 纯干货：深度学习实现之空间变换网络-part1 在第一部分中，我们主要介绍了两个非常重要的概念：仿射变换和双线性插值，并了解到这两个概念对于理解空间变换网络（Spatial Transformer Networks）非常重
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摘要：http://www.dzsc.com/data/2016-6-2/109856.html 我们今天的重点内容为倒数第二列内容的上半部分，也就是RGB排列和Pentile排列。在介绍OLED屏幕时候我们说过三星在研发SuperAMOLED屏幕过程中发现红、绿、蓝三原色次像素寿命并不是一样长的，红色和
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摘要：https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/9599277.html 可视化技术总结 关键字 :Visualizing intermediate convnet outputs ,Deep Visulization Tools lizhen星期四, 06. 九月 20
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摘要：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.html VISUALIZING THE LOSS LANDSCAPE OF NEURAL NETS https://www.cs.umd.edu/~tomg/projects/landscapes/ 卷积神经网络可谓
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摘要：https://blog.csdn.net/lizzy05/article/details/80162060 from mxnet import nd def dropout(X, drop_probability): keep_probability = 1 - drop_probability
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摘要：https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/78874336 如果learning rate很大，算法会在局部最优点附近来回跳动，不会收敛； 如果learning rate太小，算法每步的移动距离很短，就会导致算法收敛速度很慢。 所以我们可以先设置
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摘要：import mxnet as mximport numpy as npimport randomimport mxnet as mximport sysdata_shape = {'data':(60000, 1,28, 28)}data = mx.sym.var('data')pool0 = m
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摘要：http://www.sohu.com/a/241298990_129720 本文是一篇关于深度学习优化方法——梯度下降的介绍性文章。作者通过长长的博文，简单介绍了梯度下降的概念、优势以及两大挑战。文中还配有大量生动形象的三维图像，有兴趣的亲了解一下？ 从很大程度上来说，深度学习实际上是在解决大量烦
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摘要：https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/7039234.html # 概念 LMS(least mean square)：（最小均方法）通过最小化均方误差来求最佳参数的方法。 GD(gradient descent) : （梯度下降法）一种参数更新法则。可以作为LMS的
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摘要：https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8718988.html 梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向导数 当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值。 导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那
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摘要：https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6847744.html Note:后记此权值共享非彼卷积共享。说的是layer实体间的参数共享。 Introduction 想将两幅图像”同时“经过同一模型，似乎之前有些听闻的shared model没有找到确凿的痕迹，单个
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78394259 文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation 在前面的教程中，我们介绍了NDArray，MXNet中
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